How to minimize adverse effects of physical workplace violence on health sector workers: A preliminary study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This paper is an exploratory study to investigate possible remedial measures accounting for a relatively favorable prognosis of health sector workers who have experienced physical WPV in Zhejiang province, China. Methods: Following a proportionate stratified sampling strategy, five tertiary hospitals (in the developed capital city of Hangzhou and other prefecture-level cities), eight secondary hospitals (in counties), and thirty-two primary care facilities (16 urban community health centers and 16 rural township health centers) were conveniently selected. Among 4,862 valid respondents out of 6,089 self-conducted questionnaires, 224 health sector workers who have been directly exposed to physical WPV in the past year were included in the present study. Results: The present study has three major findings: (1) Victims' satisfaction with the resolution of the physical WPV conflict was directly associated with the favorable prognosis. (2) Taking days off from work after the violence can promote victims' satisfaction with the resolution of the physical WPV conflict. (3) Knowing that relevant departments investigated the case can promote victims' satisfaction with the resolution of the physical WPV conflict. Conclusion: We propose a combined gesture of "offering adequate days off work after physical WPV" and "every physical violence must be investigated" that should be taken by all medical institutions in China. Health sector workers who get involved in physical WPV incidents should prioritize their safety and avoid any behavior that may intensify the conflicts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».